让AI更“接地气”：芯片巨头这样应对端侧智能突围战

2026年被视作是AI原生应用大规模落地之年。无论创业类公司还是传统科技巨头，都在积极投身捕捉新硬件形态的机遇并为此完善软件和生态闭环。

作为这些原生硬件的核心底座之一，嵌入式处理芯片由此也正面临新的发展机遇期：一方面，庞大的端侧AI硬件正蓬勃出现，智能汽车、具身智能、AI手机等都是其中重要形态；另一方面，这些端侧AI也面临高数据吞吐量和高性能、高集成度等需求，但仍要平衡成本和安全等新挑战。

近日，德州仪器（TI）嵌入式处理和DLP®产品高级副总裁Amichai Ron系统地阐述了公司面对端侧AI浪潮的战略布局与实施路径。他强调，TI正从持续创新、产品可扩展性、产能保障三个层面构建应对体系，以支持全球客户在AI时代实现技术落地。

作为嵌入式芯片领域的全球巨头，德州仪器旗下产品能覆盖端侧AI的传感、控制和处理等多个环节，是支撑本轮AI大模型商业化应用的关键角色。

“整个世界都在快速变化，尤其是中国。”Amichai坦言，包括他在内的TI人在密集与中国市场创新者交流，以及时洞察并响应市场需求；同时TI也在加大研发投入，并加快产品迭代速度，以更好把握这些新机遇。

边缘AI崛起

AI大模型的快速发展，让端侧日益具备丰富的处理能力，尤其是离线计算力的大幅提升，催生出当前蓬勃的原生AI硬件发展浪潮。

这不仅要求AI硬件具备单项感知或计算能力，更要求其将这些能力多维度融合，进而可以系统性快速响应。

Amichai介绍，TI在边缘AI方面早有布局，“我们不是为了某个特定应用去设计AI功能，而是提供可扩展的产品系列。让客户可以根据不同应用需求，找到合适的产品。”

可扩展性的重要性不言而喻。端侧AI由于涉及众多场景，其对端侧算力的需求覆盖从1TOPS到几千TOPS不等。TI提供的可扩展性，无疑可以更好满足应用端的具体诉求。

以自动驾驶技术为例，在CES 2026期间，TI发布了可扩展型TDA5高性能计算片上系统 (SoC) 系列，可提供每秒10万亿次 (10 TOPS) 至每秒 1200 万亿次 (1200 TOPS) 运算的边缘人工智能算力，能满足L3级自动驾驶所需要的条件式自主驾驶要求。

据悉，该系列SoC可将高级驾驶辅助系统 (ADAS)、车载信息娱乐系统与网关系统进行跨域融合，简化设计复杂性并降低成本。

除了高性能场景，边缘AI也在传统应用中展现出变革潜力。例如在被动红外传感器（PIR）中，传统方案需依赖预设算法判断是否有人接近；而借助边缘AI，通过将数据传输到云端进行训练，随后将生成的模型相关能力编译到芯片中落地，由此可以让端侧在本地就能实时识别人、动物甚至人数，实现更精准、低功耗的智能感知。由此，能同时实现更快速响应、更低功耗的特征。随着数据量增加，识别精度也越来越高。类似这些方案正被加速推进到不同场景中落地。

整体来看，面对本轮AI浪潮带来的嵌入式处理芯片发展机会，Amichai分析道，TI将从技术和产品创新、可扩展的产品组合、制造和产能保障三个维度来应对。

TI旗下有超过8万个产品种类，其中，嵌入式产品包括微控制器 (MCU)、处理器、无线连接、传感器、雷达等类型，场景覆盖汽车、工业应用、个人电子及通信设备等。

“我们为客户提供的产品线非常全。” Amichai续称，当然TI提供的产品是结合客户诉求反馈来完善开发。

此外，TI在全球有15座工厂，中国市场的工厂坐落于成都市，其垂直整合制造 (IDM) 模式，则能实现对设计与生产环节的全链路把控，从而在保证质量的同时持续降低成本。

面对端侧AI硬件发展碎片化的现状，芯片厂商提供完善的软件生态闭环，也成为加速终端产品落地的重要一环。据介绍，TI在软件与工具层面提供了丰富案例与应用场景支持，能够利用工具收集数据、在云端训练模型，再编译部署至芯片。

“我们认为AI才刚刚开始，AI将在更快速、更精准、更低功耗、更低成本方面切实帮助客户解决问题。”Amichai分析道，而TI的愿景是“让电子产品更经济实用，让世界更美好”。无论是低压差线性稳压器 (LDO)、电源、信号链还是处理器，TI的产品组合都能涵盖低成本与高性能，结合自有产能，为客户提供具备竞争力的产品。

紧抓中国机遇

中国作为全球最大的电子产品市场，且具备丰沛的硬件产业供应链，正走在本轮AI浪潮应用落地的中心。但中国市场的特征在于，迭代速度快、有一定商业化诉求，同时要兼顾新硬件形态探索阶段需求碎片化等，这对核心器件供应商来说也意味着新的命题。

Amichai指出，中国始终是TI的重要战略市场。基于TI在端侧AI的积累，其也能更好赋能本土市场的差异化需求。

近期，不少芯片巨头掌门人都强调了对“物理AI”在2026年落地应用的看好，其中重要场景就是智能驾驶和具身智能。

中国市场正在积极推进L3级自动驾驶的进一步商业化，但这背后就要考量能效比、成本与安全等多个维度。

Amichai表示，要实现L3及以上智能驾驶的多传感器深度融合与安全、成本的平衡，核心在于通过技术创新实现性能与成本的兼得。“这也是我们立足中国市场、响应本土车企需求的关键方向。”

尤其是ADAS方面，由于涉及多传感器融合，导致背后的计算复杂度大幅增加，将计算链路简化是其中关键。

举例来说，在L3智能驾驶汽车的前向雷达产品方面，TI在CES 2026期间，发布了AWR2188单芯片8发8收4D成像雷达发射器。

“传统方案可能需要两颗芯片级联，才能实现8x8天线阵列的效果，现在我们通过单颗芯片就能实现，简化了高分辨率雷达系统设计，实现超过350米距离的物体探测，性能较现有方案提升30%。”他进一步阐释道，这既提供了高性能，又因为少部署一颗芯片而大幅降低了成本，同时还能减小体积，更有性价比。不仅如此，面向L2、L3等智能驾驶市场，以前可能需要4颗芯片，现在则仅需2颗芯片。

Amichai介绍，前述设计可以帮助工程师简化高分辨率雷达系统的设计工作，在实现更快 、更准确目标检测的同时，帮助推动更加安全、高度自动化的驾驶技术发展。这就是TI在倾听客户需求后推出的直接成果。

具身智能也是在中国正如火如荼推进的关键领域，其目前被看好的重要应用场景就在工厂流水线、酒店文娱场景服务等。

这一领域与TI看好的“工业自动化”方向高度契合，公司的工厂制造流程就在持续推进提升自动化能力。

在Amichai看来，机器人本质是半导体技术的集合体，无论是人形、轮式机器人，还是单纯机械臂，其处理器、电机驱动、感知等核心环节均离不开芯片支持。据介绍，TI持续在中国多个城市密集拜访客户，针对不同类型机器人推出定制化方案。

“中国市场的创新速度非常快，包括我自己和团队都在频繁拜访中国客户，听取客户的需求。”他坦言，中国客户非常开放且接受度非常高，愿意及时在合作过程中将优先事项和需求进行透明沟通，并建立合作共赢的关系。

TI也增加了研发投入，加快产品迭代，同时持续提升执行效率，以匹配客户的迭代周期。

当然，投资于不必要的功能并不合理。Amichai强调，没有单一解决方案能够应对所承接所有需求，TI认为其中关键在于，理解特定应用需求并相应开发有针对性的解决方案。“我们提供带AI加速和不带AI的产品，给客户选择权，也能避免客户为不需要的功能买单。即使后期客户发现需要AI功能，也有可扩展性的产品组合供选择。”

端侧AI的演进并非单纯追求算力提升，而是如何在具体场景中实现效能、成本与可靠性的最佳平衡。德州仪器通过三层战略——推动芯片与系统创新、构建覆盖全场景的可扩展产品矩阵、以全球制造网络保障稳定供应——逐步构建起面向AI时代的嵌入式生态体系。

正如Amichai所言：AI本质是工具，TI的目标是让它更易用、更高效、更经济。对于TI而言，深耕核心技术、完善生态布局、坚守客户导向，不仅是应对当前市场竞争的策略，更是把握端侧AI长期发展机遇的核心密码。